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Enregistrement W4295837316 · doi:10.1093/cdn/nzac143

Fecal Iron Measurement in Studies of the Human Intestinal Microbiome

2022· review· en· W4295837316 sur OpenAlexaff
Afreen Z. Khan, Sayema Badar, Karen M O’Callaghan, Stanley Zlotkin, Daniel Roth

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenSimon Fraser UniversitySickKids FoundationPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIron deficiencyMicrobiomeMicronutrientFecesGut floraBioavailabilityBiologyGut microbiomeMicrobiologyImmunologyMedicineInternal medicineBioinformaticsPathologyAnemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Iron is an essential micronutrient for humans and their intestinal microbiota. Host intestinal cells and iron-dependent bacteria compete for intraluminal iron, so the composition and functions of the gut microbiota may influence iron availability. Studies of the effects of the microbiota or probiotic interventions on host iron absorption may be particularly relevant to settings with high burdens of both iron deficiency (ID) and gastrointestinal infections, since inflammation reduces iron bioavailability and unabsorbed intraluminal iron may modify the composition of the microbiota. The quantification of stool iron content may serve as an indicator of the amount of intraluminal iron to which the intestinal microbiota is exposed, which is particularly relevant for studies of the effect of iron on the intestinal microbiome, where fecal samples collected for purposes of microbiome characterization can be leveraged for stool iron analysis. However, few studies are available to guide researchers in the selection and implementation of stool iron assays. In this review, we describe stool iron quantification methods and highlight their potential application in studies of iron-microbiome relationships, with a specific focus on pediatric research. Mass-spectrometry-based methods offer high sensitivity and precision, but the need for expensive equipment and the high per-sample and maintenance costs may limit their widespread use. Conversely, colorimetric assays offer lower cost, ease of use and rapid turn-around times but have thus far been optimized primarily for blood-derived matrices rather than stool. Further research efforts are needed to validate and standardize methods for stool iron assessment, and to determine if the incorporation of such analyses in human microbiome studies yields insights into the interactions between intestinal microbiota and iron and contributes to the development of interventions that mitigate iron deficiency and promote a healthy microbiome.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,246
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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